什么是在线学习（Online Learning）？

在线学习（Online Learning）是一种机器学习范式，其中模型在接收到新数据样本时逐步更新其参数，而不是在训练前一次性处理所有数据集。这种方法使模型能够实时适应数据流的变化，具有高度的动态性和响应性，特别适用于处理连续输入的场景，如流媒体数据或快速演化的环境。在线学习强调即时学习和增量优化，模型在每次新数据到来时进行调整，从而减少存储需求并提升效率，但其稳定性依赖于数据的时序特性。

在AI产品开发的实际落地中，在线学习广泛应用于实时推荐系统、广告竞价优化和风险监控等领域。例如，电商平台利用它动态调整个性化商品推荐，基于用户即时行为更新模型以提高转化率；金融科技产品则用于实时欺诈检测，模型在交易发生时立即评估风险并发出警报，确保系统在复杂多变的市场中保持高性能和可靠性。